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ブロックチェーンによるAIの改善方法
人工知能(AI)は、幻想的な架空の要素と限定的なゲーム機能から離れました。現在、AIは科学実験から検索エンジンやお気に入りのソーシャルメディアなどの日常的なものまで、あらゆる場所で見られます。しかし、ほとんどすべての家庭で目に見えないように動作するこの新しいテクノロジーは、どのように私たちの生活を変えることができますか?
Aino Aug 16, 2019 0 4237
人工知能(AI)は、幻想的な架空の要素と限定的なゲーム機能から離れました。現在、AIは科学実験から検索エンジンやお気に入りのソーシャルメディアなどの日常的なものまで、あらゆる場所で見られます。しかし、ほとんどすべての家庭で目に見えないように動作するこの新しいテクノロジーは、どのように私たちの生活を変えることができますか?
analyticsjapan Aug 27, 2019 0 31
analyticsjapan Nov 22, 2019 0 30
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analyticsjapan Feb 5, 2020 0 3685
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 4437
ファッションは、ミシンの発明から電子商取引の台頭まで、常に革新の温床でした。テクノロジーと同様に、ファッションは前向きで循環的です。 巨大な産業でもあります。...
analyticsjapan Sep 5, 2019 0 5389
人工知能についてはロボットの恐ろしい報告から、テクノロジーに対する想像以上の期待にまで及んでいます。現在、消費者はスマートフォン、カスタマーサービスセンター、ウェブサイト、アプライアンスを通じて人工知能に絶えず触れる機会があります。調査によると、人々の80%がAIが自分の生活に良い影響をもたらしていると報告しています。テクノロジー、映画、芸術、および文学の圧倒的な前向きな支持にも関わらず、何故恐ろしく思われているのでしょうか。それでは、どれだけ現実に基づいているのでしょうか?これらの質問に答えるためには、事実を確認することが重要です。...
analyticsjapan Aug 29, 2019 0 3209
ロボットの時代が到来しました!ファッションとテクノロジーが組み合わさってから、長い間トレンドになっています。服を着て、カメラに向かって「アレクサ、私の見た目はどう?」と聞くと、ほんの数秒でその小さなスピーカーがデータを元に回答を提供します!...
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 3946
ライフサイエンス企業は常にデータ企業です。 NovartisのGlobal Drug Development内のPredictive Analytics&Designグループのルカ・フィネリ博士は、次のように述べています。「現実には、私たちはデータ会社です。...
analyticsjapan Dec 27, 2019 0 2353
ビッグデータは、すべての業界および組織部門、特に人事(HR)業界のゲームチェンジャーとして浮上しています。ビッグデータとHRデータ分析を活用すると、採用、トレーニング、開発、パフォーマンス、報酬など、HRのほぼすべての分野に情報を提供し、改善することができます。ビッグデータを使用することで、HRマネージャーはより賢明な決定を下し、組織がより効率的に目標を達成できるように支援できます。
analyticsjapan Aug 19, 2019 0 3305
サイバー攻撃は非常に急速に増加しているため、サイバーセキュリティに対する脅威となっています。ブロックチェーンはサイバー世界を保護するために使用できるのでしょうか?...
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 4307
ビッグデータはここ数年の間ずっと話題になってきましたが、今日それは実際に使用されているでしょうか。 ビッグデータを適用するための道のりは、かなりの準備段階が必要で手を出せないテクノロジーのように思われますが、適切なツール、チーム、戦略があれば、ビッグデータを活用して市場競争の優位性を目指すことが可能です。...
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 3114
すべての業界、すべての企業、そしてすべてのリーダーが、このたった1つの単純な事実を認識する必要があります。すべての製品、サービス、プロセス、ビジネスモデルが混乱するということ、それは時間の問題です。地球上のすべての業界でのトレンドやテクノロジーの影響を受けないなどと考える企業は、衰退する危険に晒されていることに気が付かなければなりません。
analyticsjapan Oct 21, 2019 0 3130
ヒューマンバイアスの削減:AIは、人間の直感や知覚ではなくデータに依存しているため、人間の視点が歪曲されて意思決定プロセスが阻害される可能性がなくなります。これにより、組織を差別訴訟から保護することができますが、よりまとまりのある、コミュニケーションのとれる職場を作り出すこともできます。
analyticsjapan Oct 18, 2019 0 2806
RPAイニシアチブが実現に失敗した場合、これはロボットが十分に賢くないためであるという自然な仮定があります。しかし、スマートになるのはロボットの仕事ではありません。AIの仕事です。